3、利用受自然启发的计算技术提升医疗系统：概述与未来展望

利用受自然启发的计算技术提升医疗系统：概述与未来展望

1. 引言

科技极大地推动了医疗行业的发展。医学信息学无疑正在改变医疗产业的格局。随着技术的进步，如今我们能够更准确地识别和治疗疾病。借助现代免疫接种和其他治疗方法，许多致命疾病已被根除。然而，心血管疾病、呼吸系统疾病、恶性肿瘤、消化系统疾病、腹泻、抑郁症、疟疾、癌症、糖尿病等一系列慢性疾病似乎短期内仍难以消除。如果能正确检测出关键的人类疾病，就可以有效地进行治疗。

受自然启发的计算（NIC）源自自然界的诸多特征、组成部分和物种，包括结构、植物、昆虫、花卉、瀑布和动物等。一些重要的NIC技术，如群体智能（SI）、遗传算法（GA）、人工蜂群算法（ABC）、粒子群优化算法（PSO）、蚁群优化算法（ACO）、水波算法（WWA）、蜜蜂算法（HBA）、蝙蝠算法（BA）、布谷鸟算法（CA）、鱼群算法（FSA）和射线优化算法（RO）等，都从物理学和生物学中汲取了灵感。

由于信息和通信技术的进步，以及现代计算机设备的数据处理和存储能力的提升，不同活动中产生的平均数据规模大幅增加。这不仅体现在数据实例的数量上，也体现在特征的数量上。通过从如此庞大的数据集中选择最佳数量和最有用的特征，各种学习任务（有监督或无监督）可以取得更好的结果。过去，NIC也被用于在高维空间中选择信息特征，通过去除不必要和重复的特征来实现。

下面详细介绍一些重要的NIC技术：
- 群体智能（SI） ：这是一种受动物、鸟类和鱼类生物学启发的新型优化方法。SI方法的灵感来源于“集体智能”，即大量同质代理（如黄蜂、蜜蜂、布谷鸟、鱼、蚂蚁等）的协作所体现的智能。它是计算机科学的一个分支，旨在探索受实际群体或昆虫行为